Data videnskabsfærdighedsliste og eksempler

En datavidenskabsmand er et bredt begreb, der kan henvise til en række typer karriere. Generelt analyserer en dataforsker data for at lære om videnskabelige processer. Nogle jobtitler inden for datalogi omfatter dataanalytiker, dataingeniør, computer- og informationsforsker, operationsanalytiker og computersystemanalytiker.

Datavidenskabsfolk arbejder i en række brancher, lige fra teknik til medicin til offentlige myndigheder.

Kvalifikationerne for et job inden for datalogi varierer, fordi titlen er så bred. Der er dog visse færdigheder, som arbejdsgivere søger i næsten alle dataloger. Dataforskere har brug for statistiske, analytiske og rapporterende færdigheder.

Her er en liste over datavidenskabsfærdigheder til genoptagelser, omslagsbreve, jobansøgninger og interviews. Inkluderet er en detaljeret liste over de fem vigtigste datavidenskabsfærdigheder, samt en længere liste over endnu mere relaterede færdigheder.

Sådan bruger du færdighedslister

Du kan bruge disse færdighedslister i hele din jobsøgningsproces. For det første kan du bruge disse færdighedsord i dit CV. I beskrivelsen af ​​din arbejdshistorie kan du bruge nogle af disse nøgleord.

For det andet kan du bruge disse i dit følgebrev. I brevets krop kan du nævne en eller to af disse færdigheder og give et specifikt eksempel på en tid, hvor du demonstrerede disse færdigheder på arbejdspladsen.

Endelig kan du bruge disse færdighedsord i et interview. Sørg for at du har mindst et eksempel på en gang, du demonstrerede hver af de fem bedste færdigheder, der er angivet her.

Selvfølgelig vil hvert job kræve forskellige færdigheder og erfaringer, så sørg for at du læser jobbeskrivelsen omhyggeligt og fokuserer på de kvalifikationer, der er angivet af arbejdsgiveren.

Se også vores andre lister over kvalifikationer opført efter job og type færdigheder.

Top Five Data Scientist Skills

Analytisk
Måske er den vigtigste færdighed for en datavidenskabelig at kunne analysere information. Datavidenskabsmænd skal se på og give mening om store dataudvekslinger. De skal kunne se mønstre og tendenser i dataene og forklare disse mønstre. Alt dette tager stærke analytiske færdigheder.

Kreativitet
At være en god datalogiker betyder også at være kreativ. For det første skal du bruge kreativitet til at se trends i data. For det andet skal du oprette forbindelse mellem data, der kan virke uafhængige. Dette kræver en masse kreativ tænkning. Endelig skal du forklare disse data på måder, der er klare for ledere i din virksomhed. Dette kræver ofte kreative analogier og forklaringer.

Kommunikation
Datavidenskabsmænd skal ikke blot analysere data, men de skal også forklare dataene til andre. De skal kunne kommunikere data til mennesker, forklare vigtigheden af ​​mønstre i dataene og foreslå løsninger.Dette indebærer at forklare komplekse tekniske problemer på en måde, der er let at forstå. Kommunikationsdata kræver ofte visuelle, mundtlige og skriftlige kommunikationsevner.

Matematik
Selvom bløde færdigheder som analyse, kreativitet og kommunikation er vigtige, er hårde færdigheder også afgørende for jobbet. En datavidenskabsmand har brug for matematikfærdigheder, især i multivariabel beregning og lineær algebra.

Programmering
Dataforskere kræver grundlæggende computerfærdigheder, men programmeringsevner er særligt vigtige. At kunne kode er afgørende for næsten enhver datavidenskabsposition. Kendskab til programmeringssprog som Java, R, Python eller SQL er vigtig.

Dataforskeregenskaber

A - C

• Tilpasningsevne
• Algoritmer
• Algoritmisk
• Analytisk
• Analytisk Værktøj
• Analytics
• AppEngine
• Assertiveness
• AWS < Big Data
• C ++
• Samarbejde
• Kommunikation
• Computer Færdigheder
• Konstruktion af Prediktive Modeller
• Rådgivning
• Overførsel af teknisk information til ikke-tekniske personer
• CouchDB
• Oprettelse Algoritmer
• Oprettelse af kontroller til sikring af dataens nøjagtighed
• Kreativitet
• Kritisk tænkning
• Kultiveringsrelationer med interne og eksterne interessenter
• Kundeservice
• D - J

Data

• Dataanalyse
• Data Analytics
• Data manipulation
• Data Wrangling
• Data Science Tools
• Dataværktøjer
• Data Mining
• D3. js
• Beslutningstagning
• Beslutning Træer
• Udvikling
• Dokumentering
• Tegnings konsensus
• ECL
• Evaluering af nye analytiske metoder
• Udførelse i et fast-pacet miljø
• Tilrettelæggelse af møder
• Hentning
• Google Visualization API
• Hadoop
• HBase
• Høj energi
• Data hentning datasæt
• Tolkning af data
• Java
• L - P

Lederskab < Linear Algebra

• Logisk Tænkning
• Maskinindlæringsmodeller
• Maskinindlæringsteknikker
• Matematik
• Matlab
• Mentorering
• Metrics
• Microsoft Excel
• Mining Social Media Data < Modelleringsværktøjer
• Modelleringsværktøjer
• Multivariabel beregning
• Perl
• PowerPoint
• Præsentation
• Problemløsning
• Producerende datavisualiseringer
• Projektstyring
• Projektledelsesmetoder > Projekt Tidslinjer
• Programmering
• Vejledning til it-fagfolk
• Python
• R - W
• R Raphael. js
• Rapportering
• Rapporteringsværktøjsprogramvare

Rapporteringsværktøjer

• Rapporter
• Forskning
• Forskning
• Risikomodellering
• SAS
• Scripting Languages ​​
• Selvmotiveret
• SQL
• Statistisk
• Statistisk modellering
• Statistisk modellering
• Tilsynsmyndighed
• Tableau
• Tager initiativ
• Test hypoteser
• Træning
• Verbal
• Arbejder uafhængigt
• Skrivning
• Læs mere:
• Databehandling Jobtitler
• Relaterede artikler:
• Soft vs Hard Skills | Sådan inkluderes nøgleord i dit CV | Liste over nøgleord for genoptagelser og dækbreve | Teamwork Færdigheder | Genoptag Færdighedsliste